14、科技发展相关研究与观点综述

科技发展相关研究与观点综述

1. 科技领域的多元研究

科技领域的研究涵盖了多个方面,从计算机技术到社会文化影响,众多学者和专家都进行了深入的探索。

1.1 计算机技术基础理论

  • 人机共生理论 :J. C. R. Licklider 在 1960 年提出“Man - Computer Symbiosis”,探讨了人类与计算机之间的共生关系,为后续的人机交互研究奠定了基础。
  • 人工智能哲学思考 :Philip Agre 在 1995 年的未发表手稿“The Soul Gained and Lost: Artificial Intelligence as a Philosophical Project”中,对人工智能作为一个哲学项目进行了思考,引发了关于人工智能本质和意义的讨论。

1.2 个人计算与信息技术发展

  • 个人计算机的起源 :Thierry Bardini 在《Bootstrapping: Douglas Engelbart, Coevolution, and the Origins of Personal Computing》中研究了 Douglas Engelbart 的贡献,阐述了个人计算的起源和发展。
  • 互联网的发展历程 :从 Tim Berners - Lee 提出“World Wide Web”,到后来互联网的普及和发展,众多研究记录了其演变过程。例如,Robert H. Zakon 的“
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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